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針對傳統(tǒng)多分類相關(guān)向量機(jī)（ relevance vector machine，RVM）采用“最大票數(shù)贏（MVW）”決策策略的不足，為了提升相關(guān)向量機(jī)的多分類能力，首先改進(jìn)了RVM的多分類決策策略，并利用具有Levy飛行特征的果蠅算法（ LFOA）對RVM核參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，建立了LFOA-RVM分類模型。在適應(yīng)度函數(shù)的評判下，果蠅種群經(jīng)過多次迭代對指定范圍內(nèi)的核參數(shù)進(jìn)行全局搜索尋優(yōu)，完成模型建立。四組UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的MATLAB仿真實驗結(jié)果表明，改進(jìn)后的多分類決策策略和優(yōu)化方法有效、可靠，能夠提升RVM的分類能力；進(jìn)一步將此模型應(yīng)用于液壓泵故障診斷，同樣取得了較好的分類效果，驗證了分類模型的有效性。
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